SciPy介绍

概述#

SciPy（发音 /ˈsaɪpaɪ/）是一个自由和开源的 Python 库，用于科学和工程计算。SciPy 包含多个模块，用于统计、最优化、积分、插值、线性代数、傅里叶变换、符号和图像处理、常微分方程求解，等等。

SciPy 基于 NumPy 构建，通过与 NumPy 数组配合，在操作和可视化数据方面提供了许多高级的命令和类，大大增强了 Python 的能力。

SciPy 在 BSD 协议下发布，其开发工作由一个开放的开发者社区赞助和支持。与之同类的软件还包括 MATLAB、GNU Octave、Scilab 等。

SciPy 的特色#

• **基础算法。**SciPy 提供了很多算法，用于解决各种问题，如最优化、积分、插值、特征值问题、代数方程、微分方程、统计，等等。
• **广泛适用。**SciPy 提供的算法和数据结构可在各个领域广泛适用。
• **基础性。**通过扩展 NumPy，提供了进行数组计算的额外工具，以及专用数据结构，如稀疏矩阵、k-d 树。
• **高性能。**SciPy 包装了一些由 Fortran、C 和 C++ 等编译型高性能语言编写的高度优化的软件模块，可以同时享受 Python 的灵活性以及编译型代码的速度。
• **易用。**SciPy 的高级语法使之可以被任意背景和经验等级的程序员高效使用。
• **开源。**在 GitHub 上使用 BSD 协议发布，由社区开发和维护。

安装 SciPy#

通过 pip 安装：

pip install scipy  # 或 python -m pip install scipy

通过 conda 安装：

conda install scipy

对于其他操作系统或包管理系统，可能需要用其他的安装方法，详见官方的安装指导。

SciPy 提供的子包#

针对不同的科学计算领域，SciPy 提供了不同的子包，他们包括：

关于本章#